import math
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
import seaborn as sns
import xgboost as xg
from pyswip import Prolog
from kneed import KneeLocator
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, precision_score, confusion_matrix, recall_score, log_loss
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, SelectFromModel

# Variabili utili
color_ct = '#66b3ff'
color_t = '#ff9999'

# pio.renderers.default = 'png'

DATASET_PATH = 'datasets/csgo_round_snapshots.csv'

df = pd.read_csv(DATASET_PATH)

df.head()

# Controlliamo se ci sono valori nulli
df.isnull().sum()

time_left                    0
ct_score                     0
t_score                      0
map                          0
bomb_planted                 0
                            ..
ct_grenade_molotovgrenade    0
t_grenade_molotovgrenade     0
ct_grenade_decoygrenade      0
t_grenade_decoygrenade       0
round_winner                 0
Length: 97, dtype: int64

# Controlliamo se ci sono duplicati
df.duplicated().sum()

np.int64(4962)

df.drop_duplicates(inplace=True)

fig = px.histogram(df, "time_left")
fig.show()

df = df[df['time_left'] <= 115]

fig = px.histogram(df, "time_left")
fig.show()

# Identifica le colonne con un solo valore univoco
unique_counts = df.nunique()

# Trova gli indici delle colonne con un solo valore univoco
constant_columns = unique_counts[unique_counts == 1].index

# Stampa gli indici delle colonne costanti
print("Colonne con un solo valore univoco:", constant_columns.tolist())

Colonne con un solo valore univoco: ['ct_weapon_bizon', 'ct_weapon_g3sg1', 't_weapon_m249', 'ct_weapon_negev', 'ct_weapon_r8revolver', 'ct_weapon_sawedoff', 't_weapon_scar20']

sns.countplot(x='ct_weapon_bizon', data=df)

<Axes: xlabel='ct_weapon_bizon', ylabel='count'>

df.drop(columns=constant_columns, inplace=True)
df.head()

# Controlliamo se ci sono abbastanza dati per ogni mappa
map_counts = df['map'].value_counts()

# Visualizza il conteggio
print("Numero di dati per ogni mappa:")
print(map_counts)

Numero di dati per ogni mappa:
map
de_inferno     17704
de_dust2       16003
de_nuke        13407
de_mirage      13334
de_overpass    10279
de_train        9609
de_vertigo      8241
de_cache         117
Name: count, dtype: int64

df = df[df['map'] != 'de_cache']

# Conferma la rimozione
print("Distribuzione aggiornata delle mappe:")
print(df['map'].value_counts())

Distribuzione aggiornata delle mappe:
map
de_inferno     17704
de_dust2       16003
de_nuke        13407
de_mirage      13334
de_overpass    10279
de_train        9609
de_vertigo      8241
Name: count, dtype: int64

# Stampa il numero di righe che verranno eliminate
print("Numero di righe anomale:",
      len(df[(df['t_weapon_cz75auto'] > 5) | (df['t_weapon_glock'] > 5) | (df['ct_weapon_usps'] > 5)]))

df.drop(df[(df['t_weapon_cz75auto'] > 5) | (df['t_weapon_glock'] > 5) | (df['ct_weapon_usps'] > 5)].index, inplace=True)
df.head()

Numero di righe anomale: 0

# Crea un LabelEncoder separato per ogni variabile categorica a eccezione di 'map' dove utilizzeremo OneHotEncoder
map_encoder = preprocessing.OneHotEncoder(sparse_output=False)
bomb_encoder = preprocessing.LabelEncoder()
winner_encoder = preprocessing.LabelEncoder()

# One-Hot Encoding
map_encoded = map_encoder.fit_transform(df[['map']])
# Converti in DataFrame con i nomi delle colonne basati sulle categorie
map_encoded_df = pd.DataFrame(map_encoded, columns=map_encoder.get_feature_names_out(['map']))

# Reimpostiamo gli indici dopo aver precedentemente rimosso le righe dal DataFrame
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# Aggiungi le colonne One-Hot al DataFrame originale
df = pd.concat([df, map_encoded_df], axis=1)
# Ora 'map' è stata sostituita da colonne One-Hot quindi possiamo rimuovere la colonna originale
df.drop('map', axis=1, inplace=True)

df['bomb_planted'] = bomb_encoder.fit_transform(df['bomb_planted'])
df['round_winner'] = winner_encoder.fit_transform(df['round_winner'])

df.head()

df.info()
df.describe()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 88577 entries, 0 to 88576
Data columns (total 96 columns):
 #   Column                        Non-Null Count  Dtype  
---  ------                        --------------  -----  
 0   time_left                     88577 non-null  float64
 1   ct_score                      88577 non-null  float64
 2   t_score                       88577 non-null  float64
 3   bomb_planted                  88577 non-null  int64  
 4   ct_health                     88577 non-null  float64
 5   t_health                      88577 non-null  float64
 6   ct_armor                      88577 non-null  float64
 7   t_armor                       88577 non-null  float64
 8   ct_money                      88577 non-null  float64
 9   t_money                       88577 non-null  float64
 10  ct_helmets                    88577 non-null  float64
 11  t_helmets                     88577 non-null  float64
 12  ct_defuse_kits                88577 non-null  float64
 13  ct_players_alive              88577 non-null  float64
 14  t_players_alive               88577 non-null  float64
 15  ct_weapon_ak47                88577 non-null  float64
 16  t_weapon_ak47                 88577 non-null  float64
 17  ct_weapon_aug                 88577 non-null  float64
 18  t_weapon_aug                  88577 non-null  float64
 19  ct_weapon_awp                 88577 non-null  float64
 20  t_weapon_awp                  88577 non-null  float64
 21  t_weapon_bizon                88577 non-null  float64
 22  ct_weapon_cz75auto            88577 non-null  float64
 23  t_weapon_cz75auto             88577 non-null  float64
 24  ct_weapon_elite               88577 non-null  float64
 25  t_weapon_elite                88577 non-null  float64
 26  ct_weapon_famas               88577 non-null  float64
 27  t_weapon_famas                88577 non-null  float64
 28  t_weapon_g3sg1                88577 non-null  float64
 29  ct_weapon_galilar             88577 non-null  float64
 30  t_weapon_galilar              88577 non-null  float64
 31  ct_weapon_glock               88577 non-null  float64
 32  t_weapon_glock                88577 non-null  float64
 33  ct_weapon_m249                88577 non-null  float64
 34  ct_weapon_m4a1s               88577 non-null  float64
 35  t_weapon_m4a1s                88577 non-null  float64
 36  ct_weapon_m4a4                88577 non-null  float64
 37  t_weapon_m4a4                 88577 non-null  float64
 38  ct_weapon_mac10               88577 non-null  float64
 39  t_weapon_mac10                88577 non-null  float64
 40  ct_weapon_mag7                88577 non-null  float64
 41  t_weapon_mag7                 88577 non-null  float64
 42  ct_weapon_mp5sd               88577 non-null  float64
 43  t_weapon_mp5sd                88577 non-null  float64
 44  ct_weapon_mp7                 88577 non-null  float64
 45  t_weapon_mp7                  88577 non-null  float64
 46  ct_weapon_mp9                 88577 non-null  float64
 47  t_weapon_mp9                  88577 non-null  float64
 48  t_weapon_negev                88577 non-null  float64
 49  ct_weapon_nova                88577 non-null  float64
 50  t_weapon_nova                 88577 non-null  float64
 51  ct_weapon_p90                 88577 non-null  float64
 52  t_weapon_p90                  88577 non-null  float64
 53  t_weapon_r8revolver           88577 non-null  float64
 54  t_weapon_sawedoff             88577 non-null  float64
 55  ct_weapon_scar20              88577 non-null  float64
 56  ct_weapon_sg553               88577 non-null  float64
 57  t_weapon_sg553                88577 non-null  float64
 58  ct_weapon_ssg08               88577 non-null  float64
 59  t_weapon_ssg08                88577 non-null  float64
 60  ct_weapon_ump45               88577 non-null  float64
 61  t_weapon_ump45                88577 non-null  float64
 62  ct_weapon_xm1014              88577 non-null  float64
 63  t_weapon_xm1014               88577 non-null  float64
 64  ct_weapon_deagle              88577 non-null  float64
 65  t_weapon_deagle               88577 non-null  float64
 66  ct_weapon_fiveseven           88577 non-null  float64
 67  t_weapon_fiveseven            88577 non-null  float64
 68  ct_weapon_usps                88577 non-null  float64
 69  t_weapon_usps                 88577 non-null  float64
 70  ct_weapon_p250                88577 non-null  float64
 71  t_weapon_p250                 88577 non-null  float64
 72  ct_weapon_p2000               88577 non-null  float64
 73  t_weapon_p2000                88577 non-null  float64
 74  ct_weapon_tec9                88577 non-null  float64
 75  t_weapon_tec9                 88577 non-null  float64
 76  ct_grenade_hegrenade          88577 non-null  float64
 77  t_grenade_hegrenade           88577 non-null  float64
 78  ct_grenade_flashbang          88577 non-null  float64
 79  t_grenade_flashbang           88577 non-null  float64
 80  ct_grenade_smokegrenade       88577 non-null  float64
 81  t_grenade_smokegrenade        88577 non-null  float64
 82  ct_grenade_incendiarygrenade  88577 non-null  float64
 83  t_grenade_incendiarygrenade   88577 non-null  float64
 84  ct_grenade_molotovgrenade     88577 non-null  float64
 85  t_grenade_molotovgrenade      88577 non-null  float64
 86  ct_grenade_decoygrenade       88577 non-null  float64
 87  t_grenade_decoygrenade        88577 non-null  float64
 88  round_winner                  88577 non-null  int64  
 89  map_de_dust2                  88577 non-null  float64
 90  map_de_inferno                88577 non-null  float64
 91  map_de_mirage                 88577 non-null  float64
 92  map_de_nuke                   88577 non-null  float64
 93  map_de_overpass               88577 non-null  float64
 94  map_de_train                  88577 non-null  float64
 95  map_de_vertigo                88577 non-null  float64
dtypes: float64(94), int64(2)
memory usage: 64.9 MB

# Lista di colonne delle armi
weapon_columns = [col for col in df.columns if col.startswith('t_weapon') or col.startswith('ct_weapon')]

# Calcola la somma di ogni arma per ciascuna riga (giocatore)
weapon_sums = df[weapon_columns].sum()

# Ordina le armi in base alla frequenza di utilizzo
weapon_sums_sorted = weapon_sums.sort_values(ascending=False)

# Visualizza la distribuzione delle armi
plt.figure(figsize=(12, 16))
sns.barplot(x=weapon_sums_sorted.values, y=weapon_sums_sorted.index)
plt.title('Distribuzione delle armi specifiche')
plt.xlabel('Numero totale di armi')
plt.ylabel('Arma')
plt.show()

weapon_categories = {
    'ct_rifle': ['ct_weapon_ak47', 'ct_weapon_m4a4', 'ct_weapon_m4a1s', 'ct_weapon_aug', 'ct_weapon_famas',
                 'ct_weapon_galilar', 'ct_weapon_sg553'],
    't_rifle': ['t_weapon_ak47', 't_weapon_m4a4', 't_weapon_m4a1s', 't_weapon_aug', 't_weapon_famas',
                't_weapon_galilar', 't_weapon_sg553'],
    'ct_sniper': ['ct_weapon_awp', 'ct_weapon_scar20', 'ct_weapon_ssg08'],
    't_sniper': ['t_weapon_awp', 't_weapon_g3sg1', 't_weapon_ssg08'],
    'ct_smg': ['ct_weapon_mac10', 'ct_weapon_mp9', 'ct_weapon_mp7', 'ct_weapon_ump45', 'ct_weapon_p90',
               'ct_weapon_mp5sd'],
    't_smg': ['t_weapon_mac10', 't_weapon_mp9', 't_weapon_mp7', 't_weapon_ump45', 't_weapon_p90', 't_weapon_bizon',
              't_weapon_mp5sd'],
    'ct_default': ['ct_weapon_usps', 'ct_weapon_p2000', 'ct_weapon_glock'],
    't_default': ['t_weapon_usps', 't_weapon_p2000', 't_weapon_glock'],
    'ct_pistol': ['ct_weapon_p250', 'ct_weapon_fiveseven', 'ct_weapon_tec9', 'ct_weapon_cz75auto', 'ct_weapon_deagle',
                  'ct_weapon_elite'],
    't_pistol': ['t_weapon_p250', 't_weapon_fiveseven', 't_weapon_tec9', 't_weapon_cz75auto', 't_weapon_deagle',
                 't_weapon_r8revolver', 't_weapon_elite'],
    'ct_heavy': ['ct_weapon_m249'],
    't_heavy': ['t_weapon_negev'],
    'ct_shotgun': ['ct_weapon_nova', 'ct_weapon_xm1014', 'ct_weapon_mag7'],
    't_shotgun': ['t_weapon_nova', 't_weapon_xm1014', 't_weapon_mag7', 't_weapon_sawedoff']
}

incendiary_grenades_categories = {
    'ct_grenade_incendiary': ['ct_grenade_incendiarygrenade', 'ct_grenade_molotovgrenade'],
    't_grenade_incendiary': ['t_grenade_incendiarygrenade', 't_grenade_molotovgrenade']
}

# Creiamo nuove colonne aggregate per ciascuna categoria
for category, weapons in weapon_categories.items():
    df[f'{category}'] = df[weapons].sum(axis=1)

# Somma totale delle armi per ciascuna categoria
category_sums = df[[f'{category}' for category in weapon_categories]].sum()

# Ordinare le categorie in base alla somma totale
category_sums_sorted = category_sums.sort_values(ascending=False)

# Creiamo due subplots per confrontare le due distribuzioni
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 12))

# Grafico per la distribuzione delle armi originali
sns.barplot(x=weapon_sums_sorted.values, y=weapon_sums_sorted.index, ax=ax1)
ax1.set_title('Distribuzione delle armi originali')
ax1.set_xlabel('Numero totale di armi')
ax1.set_ylabel('Arma')

# Grafico per la distribuzione delle armi aggregate
sns.barplot(x=category_sums_sorted.values, y=category_sums_sorted.index, ax=ax2)
ax2.set_title('Distribuzione delle armi aggregate per categoria')
ax2.set_xlabel('Numero totale di armi')
ax2.set_ylabel('Categoria di arma')

plt.tight_layout()
plt.show()

# Creazione delle nuove colonne aggregate per ciascuna categoria di armi
for category, weapons in weapon_categories.items():
    df[f'{category}'] = df[weapons].sum(axis=1)

for weapons in weapon_categories.values():
    df.drop(columns=weapons, inplace=True)

for category, grenades in incendiary_grenades_categories.items():
    df[f'{category}'] = df[grenades].sum(axis=1)

for grenades in incendiary_grenades_categories.values():
    df.drop(columns=grenades, inplace=True)

# Verifica delle modifiche
df.head()

found_anomaly = False

# Itera su ogni categoria di armi nel dizionario
for category, weapons in weapon_categories.items():
    # Controlla se il numero di armi per la categoria è maggiore di 5
    invalid_rows = df[df[category] > 5]

    # Stampa il numero di righe con un valore maggiore di 5 per la categoria corrente
    if len(invalid_rows) > 0:
        found_anomaly = True
        print(f"Numero di righe con {category} > 5: {len(invalid_rows)}")

if not found_anomaly:
    print("Nessun valore anomalo per le armi")

Nessun valore anomalo per le armi

found_anomaly = False

# Facciamo lo stesso controllo per le granate
grenade_categories = [
    'ct_grenade_hegrenade', 'ct_grenade_flashbang', 'ct_grenade_smokegrenade', 'ct_grenade_incendiary',
    'ct_grenade_decoygrenade',
    't_grenade_hegrenade', 't_grenade_flashbang', 't_grenade_smokegrenade', 't_grenade_decoygrenade',
    't_grenade_incendiary'
]

# Itera su ogni categoria di granata
for grenade_col in grenade_categories:
    invalid_rows = df[df[grenade_col] > 5]

    if len(invalid_rows) > 0:
        found_anomaly = True
        print(f"Numero di righe con {grenade_col} > 5: {len(invalid_rows)}")

if not found_anomaly:
    print("Nessun valore anomalo per le granate")

Nessun valore anomalo per le granate

# Distribuzione delle colonne ct_rifle, t_rifle, ct_sniper, t_sniper, ct_smg, t_smg
weapon_category_columns = ['ct_rifle', 't_rifle', 'ct_sniper', 't_sniper', 'ct_smg', 't_smg', 'ct_default', 't_default', 'ct_pistol', 't_pistol', 'ct_heavy', 't_heavy', 'ct_shotgun', 't_shotgun']
weapon_category_sums = df[weapon_category_columns].sum()

# Ordina le categorie in base alla somma totale
weapon_category_sums_sorted = weapon_category_sums.sort_values(ascending=False)

# Visualizza la distribuzione delle armi aggregate
plt.figure(figsize=(12, 8))

sns.barplot(x=weapon_category_sums_sorted.values, y=weapon_category_sums_sorted.index)
plt.title('Distribuzione delle armi aggregate per categoria')
plt.xlabel('Numero totale di armi')
plt.ylabel('Categoria di arma')
plt.show()

# Elimina le colonne relative agli shotgun e heavy weapons
df.drop(columns=['ct_shotgun', 't_shotgun', 'ct_heavy', 't_heavy'], inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Elimina le colonne relative alle granate decoy
df.drop(columns=['ct_grenade_decoygrenade', 't_grenade_decoygrenade'], inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

colors = [color_ct, color_t]
labels = ['CT', 'T']

# Creazione della figura con 2 sottotitoli (2 grafici affiancati)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# Grafico a barre (countplot)
sns.countplot(x='round_winner', data=df, palette=colors, hue='round_winner', legend=False, ax=axes[0])
axes[0].set_title('Distribuzione dei Round Vinti')
axes[0].set_xticks([0, 1])
axes[0].set_xticklabels(labels)

# Grafico a torta
round_winner_counts = df['round_winner'].value_counts(ascending=True)

axes[1].pie(round_winner_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors, explode=[0.05, 0])
axes[1].set_title('Distribuzione dei Round Vinti')

# Mostra i grafici
plt.tight_layout()
plt.show()

# Analisi degli outliers con boxplot
plt.figure(figsize=(24, 10))
sns.boxplot(data=df.drop(
    columns=['round_winner', 'ct_money', 't_money', 'ct_health', 't_health', 'ct_armor', 't_armor', 'time_left']))
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

# Crea una figura con 2 sottotrame (uno accanto all'altro)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 10))

# Primo grafico: Boxplot per 'time_left', 'ct_health', 't_health', 'ct_armor', 't_armor'
sns.boxplot(data=df[['time_left', 'ct_health', 't_health', 'ct_armor', 't_armor']], ax=axes[0])
axes[0].set_title('Boxplot delle variabili: time_left, ct_health, t_health, ct_armor, t_armor')

# Secondo grafico: Boxplot per 'ct_money' e 't_money'
sns.boxplot(data=df[['ct_money', 't_money']], ax=axes[1])
axes[1].set_title('Boxplot delle variabili: ct_money, t_money')

# Mostra i grafici
plt.tight_layout()  # Migliora la disposizione per evitare sovrapposizioni
plt.show()

# Ottieni le colonne One-Hot delle mappe
map_columns = [col for col in df.columns if col.startswith('map_')]

# Calcolare le occorrenze di ciascuna mappa
map_counts = df[map_columns].sum()

# Rinominare le mappe rimuovendo il prefisso "map_"
map_counts.index = map_counts.index.str.replace('map_', '')

# Aggiungere l'effetto explode (separare la fetta più grande)
explode = [0.05 if i == map_counts.idxmax() else 0 for i in map_counts.index]

# Creare il grafico a torta
plt.figure(figsize=(12, 6))
map_counts.plot.pie(
    autopct='%1.1f%%',
    startangle=90,
    colors=plt.cm.Paired.colors,
    labeldistance=1.2,
    pctdistance=0.8,
    explode=explode
)
plt.title('Distribuzione delle Mappe')
plt.ylabel('')  # Toglie il label y
plt.show()

# Elenco delle mappe nel dataset (assumendo che il nome delle colonne sia come 'map_de_inferno')
map_columns = ['map_de_dust2', 'map_de_inferno', 'map_de_overpass', 'map_de_mirage', 'map_de_train', 'map_de_nuke',
               'map_de_vertigo']

# Configura il grafico
fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(20, 15))  # 2 righe e 4 colonne per i grafici
axes = axes.flatten()  # Appiattisce l'array degli assi

# Itera su tutte le mappe e crea il grafico per ciascuna
for idx, map_col in enumerate(map_columns):
    map_df = df[df[map_col] == 1]  # Filtra i dati per la mappa corrente
    round_winner_counts = map_df['round_winner'].value_counts(ascending=True)  # Conta i round vinti

    # Disegna il grafico a torta per ciascuna mappa
    axes[idx].pie(
        round_winner_counts,  # I conteggi dei round vinti
        autopct='%1.1f%%',  # Percentuali per ciascuna fetta
        startangle=90,  # Angolo di inizio
        colors=colors,  # Colori per CT e T
        labels=labels,  # Etichette per CT e T
        explode=[0.05, 0],  # Esplosione per la fetta T
    )
    axes[idx].set_title(f'Distribuzione dei Round Vinti in {map_col[4:]}')  # Titolo per ogni mappa
    axes[idx].set_ylabel('')  # Rimuove il label sull'asse Y

# Nascondi eventuali assi vuoti se ci sono meno heatmap di quelle previste
for j in range(len(map_columns), len(axes)):
    axes[j].axis('off')
# Aggiusta il layout per evitare sovrapposizioni
plt.tight_layout()
plt.show()

# 1. Calcola il numero di round vinti dalla squadra con il maggior numero di soldi
rounds_won_by_max_money_team = pd.concat([
    df[(df['ct_money'] > df['t_money']) & (df['round_winner'] == 0)],  # CT ha più soldi e vince
    df[(df['t_money'] > df['ct_money']) & (df['round_winner'] == 1)]  # T ha più soldi e vince
])

# 2. Calcola il numero di round persi dalla squadra con il maggior numero di soldi
rounds_lost_by_max_money_team = pd.concat([
    df[(df['ct_money'] > df['t_money']) & (df['round_winner'] == 1)],  # CT ha più soldi e perde
    df[(df['t_money'] > df['ct_money']) & (df['round_winner'] == 0)]  # T ha più soldi e perde
])

# 3. Calcola il numero di round con parità di denaro
rounds_with_equal_money = df[df['ct_money'] == df['t_money']]

# 4. Calcola la percentuale di round vinti
total_rounds = len(df)
rounds_won = len(rounds_won_by_max_money_team)
percent_rounds_won = (rounds_won / total_rounds) * 100

# 5. Calcola la percentuale di round persi
rounds_lost = len(rounds_lost_by_max_money_team)
percent_rounds_lost = (rounds_lost / total_rounds) * 100

# 6. Calcola la percentuale di round con parità di denaro
percent_equal_money_rounds = (len(rounds_with_equal_money) / total_rounds) * 100

# Mostra i risultati
print(f"Percentuale di round vinti dalla squadra con il maggior numero di soldi: {percent_rounds_won:.2f}%")
print(f"Percentuale di round persi dalla squadra con il maggior numero di soldi: {percent_rounds_lost:.2f}%")
print(f"Percentuale di round con parità di denaro tra le squadre: {percent_equal_money_rounds:.2f}%")

Percentuale di round vinti dalla squadra con il maggior numero di soldi: 59.26%
Percentuale di round persi dalla squadra con il maggior numero di soldi: 39.96%
Percentuale di round con parità di denaro tra le squadre: 0.78%

# Calcolare la matrice di correlazione
correlation_matrix = df.corr()

# Rimuovere le colonne che iniziano con "map_"
correlation_matrix = correlation_matrix.drop(
    columns=[col for col in correlation_matrix.columns if col.startswith('map_')],
    index=[col for col in correlation_matrix.columns if col.startswith('map_')])

# Filtrare le correlazioni con valore assoluto superiore a 0.3
high_corr = correlation_matrix[correlation_matrix.abs() > 0.3]

# Creiamo una heatmap per visualizzare solo le correlazioni forti
plt.figure(figsize=(22, 16))
sns.heatmap(high_corr, annot=True, fmt=".2f", cmap="coolwarm", cbar=True)
plt.title("Correlazioni con valore assoluto > 0.3")
plt.show()

# Calcola le correlazioni tra 'round_winner' e tutte le altre colonne numeriche
correlation = df.corr()  # Calcola la matrice di correlazione
round_winner_corr = correlation['round_winner'].drop(
    'round_winner')  # Prendi solo la colonna 'round_winner' e rimuovi se stessa

# Ordina i valori in ordine crescente
round_winner_corr_sorted = round_winner_corr.sort_values()

plt.figure(figsize=(6, 10))
sns.heatmap(
    round_winner_corr_sorted.to_frame(),  # Converti in dataframe
    annot=True,
    fmt=".2f",
    cmap="coolwarm",
    cbar=True,
    cbar_kws={"shrink": 0.8},  # Riduce la dimensione della barra di colore per evitare sovrapposizioni
    xticklabels=True,
    yticklabels=True
)
plt.title("Correlazione con Round Winner")
plt.show()

fig = px.histogram(df, "ct_score")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "t_score")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "ct_health")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "t_health")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "ct_money")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "t_money")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "t_grenade_flashbang")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "ct_grenade_smokegrenade")
fig.show()

fig = px.histogram(df, "ct_grenade_incendiary")
fig.show()

data = df

# Normalizza i dati con RobustScaler per gestire meglio gli outliers
scaler = preprocessing.RobustScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

inertias = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42)
    kmeans.fit(data_scaled)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

# Grafico del metodo del gomito
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(range(1, 11), inertias)
plt.title('Metodo del Gomito')
plt.xlabel('Numero di Cluster')
plt.ylabel('Inerzia')
plt.show()

kl = KneeLocator(range(1, 11), inertias, curve="convex", direction="decreasing")
print('Il k ottimale è: ' + str(kl.elbow))

Il k ottimale è: 4

# Applicare KMeans con il numero di cluster scelto = 4
kmeans = KMeans(n_clusters=kl.elbow, init='k-means++', random_state=42)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(data_scaled)

df_kmeans = df.copy()
df_kmeans['cluster'] = y_kmeans

# Calcola la media per ciascun cluster
cluster_means = df_kmeans.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".1f")
plt.title("Medie per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

features = df_kmeans.drop(columns=['cluster'])

# Applica la normalizzazione MinMax solo alle colonne selezionate
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(features)

# Crea un DataFrame normalizzato
normalized_df = pd.DataFrame(normalized_data, columns=features.columns, index=df_kmeans.index)

normalized_df['cluster'] = df_kmeans['cluster']

# Calcola le medie per cluster
cluster_means_normalized = normalized_df.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie normalizzate
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means_normalized, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Heatmap delle Medie Normalizzate per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

cluster_counts = df_kmeans['cluster'].value_counts()

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(30, 8))
axes[0].pie(cluster_counts, labels=cluster_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors)
axes[0].set_title('Distribuzione dei Cluster')

sns.scatterplot(x=df_kmeans['ct_money'], y=df_kmeans['t_money'], hue=y_kmeans, palette='viridis', s=100, alpha=0.6,
                ax=axes[1])
axes[1].set_title('Visualizzazione Cluster KMeans - Denaro')
axes[1].set_xlabel('Denaro CT')
axes[1].set_ylabel('Denaro T')

sns.scatterplot(x=df_kmeans['ct_health'], y=df_kmeans['t_health'], hue=y_kmeans, palette='viridis', s=100, alpha=0.6,
                ax=axes[2])
axes[2].set_title('Visualizzazione Cluster KMeans - Salute')
axes[2].set_xlabel('Salute CT')
axes[2].set_ylabel('Salute T')

plt.tight_layout()
plt.show()

silhouette_avg = silhouette_score(data_scaled, y_kmeans)
print(f"Silhouette Score: {silhouette_avg}")

calinski_harabasz = calinski_harabasz_score(data_scaled, y_kmeans)
print(f"Calinski-Harabasz Score: {calinski_harabasz}")

# Calcola il Davies-Bouldin Index
davies_bouldin = davies_bouldin_score(data_scaled, y_kmeans)
print(f"Davies-Bouldin Score: {davies_bouldin}")

Silhouette Score: 0.14952335431734337
Calinski-Harabasz Score: 14029.788184859619
Davies-Bouldin Score: 2.111515305028727

# Seleziona solo le colonne di interesse: denaro CT e T
data = df[['ct_money', 't_money']]

# Normalizza i dati con RobustScaler per gestire meglio gli outliers
scaler = preprocessing.RobustScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

inertias = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, random_state=42)
    kmeans.fit(data_scaled)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

# Grafico del metodo del gomito
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(range(1, 11), inertias)
plt.title('Metodo del Gomito')
plt.xlabel('Numero di Cluster')
plt.ylabel('Inerzia')
plt.show()

kl = KneeLocator(range(1, 11), inertias, curve="convex", direction="decreasing")
print('Il k ottimale è: ' + str(kl.elbow))

Il k ottimale è: 3

kmeans = KMeans(n_clusters=kl.elbow, init='k-means++', random_state=42)
y_kmeans_money = kmeans.fit_predict(data_scaled)

df_money_kmeans = df.copy()
df_money_kmeans['cluster'] = y_kmeans_money

# Calcola la media per ciascun cluster
cluster_means = df_money_kmeans.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".1f")
plt.title("Medie per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

features = df_money_kmeans.drop(columns=['cluster'])

# Applica la normalizzazione MinMax solo alle colonne selezionate
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(features)

# Crea un DataFrame normalizzato
normalized_df = pd.DataFrame(normalized_data, columns=features.columns, index=df_money_kmeans.index)

normalized_df['cluster'] = df_money_kmeans['cluster']

# Calcola le medie per cluster
cluster_means_normalized = normalized_df.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie normalizzate
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means_normalized, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Heatmap delle Medie Normalizzate per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 8))

cluster_counts = df_money_kmeans['cluster'].value_counts()
axes[0].pie(cluster_counts, labels=cluster_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors)
axes[0].set_title('Distribuzione dei Cluster')

sns.scatterplot(x=df_money_kmeans['ct_money'], y=df_money_kmeans['t_money'], hue=y_kmeans_money, palette='viridis',
                s=100, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Visualizzazione Cluster KMeans - Denaro')
axes[1].set_xlabel('Denaro CT')
axes[1].set_ylabel('Denaro T')

plt.tight_layout()
plt.show()

silhouette_avg = silhouette_score(data_scaled, y_kmeans_money)
print(f"Silhouette Score: {silhouette_avg}")

calinski_harabasz = calinski_harabasz_score(data_scaled, y_kmeans_money)
print(f"Calinski-Harabasz Score: {calinski_harabasz}")

davies_bouldin = davies_bouldin_score(data_scaled, y_kmeans_money)
print(f"Davies-Bouldin Score: {davies_bouldin}")

Silhouette Score: 0.5174638449649767
Calinski-Harabasz Score: 69986.75350643114
Davies-Bouldin Score: 0.7357279244282218

clusters = df_money_kmeans['cluster'].unique()

fig, axes = plt.subplots(1, len(clusters), figsize=(20, 6))
fig.suptitle("Distribuzione dei Round Vinti per Cluster")

for i, cluster in enumerate(clusters):
    # Filtra il dataset per il cluster corrente
    cluster_data = df_money_kmeans[df_money_kmeans['cluster'] == cluster]

    # Conta le occorrenze dei round vinti
    round_winner_counts = cluster_data['round_winner'].value_counts()

    sizes = [round_winner_counts.get(0), round_winner_counts.get(1)]

    axes[i].pie(
        sizes,
        labels=labels,
        autopct='%1.1f%%',
        startangle=90,
        colors=colors,
        explode=[0.05, 0]
    )
    axes[i].set_title(f'Cluster {cluster}')

plt.tight_layout()
plt.show()

# Seleziona solo le colonne di interesse: rifle CT e T
data = df[['ct_rifle', 't_rifle']]

# Normalizziamo con StandardScaler perché non ci sono outliers
scaler = preprocessing.StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

inertias = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, random_state=47)
    kmeans.fit(data_scaled)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

# Grafico del metodo del gomito
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(range(1, 11), inertias)
plt.title('Metodo del Gomito')
plt.xlabel('Numero di Cluster')
plt.ylabel('Inerzia')
plt.show()

kl = KneeLocator(range(1, 11), inertias, curve="convex", direction="decreasing")
print('Il k ottimale è: ' + str(kl.elbow))

Il k ottimale è: 4

kmeans = KMeans(n_clusters=kl.elbow, init='k-means++', random_state=47)
y_kmeans_rifle = kmeans.fit_predict(data_scaled)

df_rifle_kmeans = df.copy()
df_rifle_kmeans['cluster'] = y_kmeans_rifle

# Calcola la media per ciascun cluster
cluster_means = df_rifle_kmeans.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".1f")
plt.title("Medie per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

features = df_rifle_kmeans.drop(columns=['cluster'])

# Applica la normalizzazione MinMax solo alle colonne selezionate
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(features)

# Crea un DataFrame normalizzato
normalized_df = pd.DataFrame(normalized_data, columns=features.columns, index=df_rifle_kmeans.index)

normalized_df['cluster'] = df_rifle_kmeans['cluster']

# Calcola le medie per cluster
cluster_means_normalized = normalized_df.groupby('cluster').mean()

# Heatmap delle medie normalizzate
plt.figure(figsize=(40, 8))
sns.heatmap(cluster_means_normalized, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f")
plt.title("Heatmap delle Medie Normalizzate per Cluster")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 8))

cluster_counts = df_rifle_kmeans['cluster'].value_counts()
cluster_counts = cluster_counts.sort_index()

axes[0].pie(cluster_counts, labels=cluster_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors)
axes[0].set_title('Distribuzione dei Cluster')

sns.scatterplot(x=df_rifle_kmeans['ct_rifle'], y=df_rifle_kmeans['t_rifle'], hue=y_kmeans_rifle, palette='viridis',
                s=100, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Visualizzazione Cluster KMeans - Rifle')
axes[1].set_xlabel('Rifle CT')
axes[1].set_ylabel('Rifle T')

plt.tight_layout()
plt.show()

silhouette_avg = silhouette_score(data_scaled, y_kmeans_rifle)
print(f"Silhouette Score: {silhouette_avg}")

calinski_harabasz = calinski_harabasz_score(data_scaled, y_kmeans_rifle)
print(f"Calinski-Harabasz Score: {calinski_harabasz}")

davies_bouldin = davies_bouldin_score(data_scaled, y_kmeans_rifle)
print(f"Davies-Bouldin Score: {davies_bouldin}")

Silhouette Score: 0.48236177382332734
Calinski-Harabasz Score: 105370.62011306244
Davies-Bouldin Score: 0.7594849037722822

clusters = df_rifle_kmeans['cluster'].unique()
clusters.sort()

fig, axes = plt.subplots(1, len(clusters), figsize=(20, 6))
fig.suptitle("Distribuzione dei Round Vinti per Cluster")

for i, cluster in enumerate(clusters):
    # Filtra il dataset per il cluster corrente
    cluster_data = df_rifle_kmeans[df_rifle_kmeans['cluster'] == cluster]

    # Conta le occorrenze dei round vinti
    round_winner_counts = cluster_data['round_winner'].value_counts()

    sizes = [round_winner_counts.get(0), round_winner_counts.get(1)]

    axes[i].pie(
        sizes,
        labels=labels,
        autopct='%1.1f%%',
        startangle=90,
        colors=colors,
        explode=[0.05, 0]
    )
    axes[i].set_title(f'Cluster {cluster}')

plt.tight_layout()
plt.show()

df['cluster_money'] = y_kmeans_money
df['cluster_rifle'] = y_kmeans_rifle

# One-Hot encoding per i cluster
onehot_money = pd.get_dummies(df['cluster_money'], prefix='cluster_money').astype(int)
onehot_rifle = pd.get_dummies(df['cluster_rifle'], prefix='cluster_rifle').astype(int)

# Unisci le nuove colonne al DataFrame originale
df = pd.concat([df, onehot_money, onehot_rifle], axis=1)

# Rimuovi le colonne originali
df = df.drop(columns=['cluster_money', 'cluster_rifle'])

# Rimuovi le colonne che rappresentano i cluster
df = df.drop(columns=['t_rifle', 'ct_rifle', 't_money', 'ct_money'])

df.head()

# Dividi il dataset in features e target
X = df.drop(columns=['round_winner'])
y = df['round_winner']

# Dividi il dataset in training e test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Normalizza i dati con RobustScaler
scaler = preprocessing.RobustScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

models = {
    'K-Neighbors': KNeighborsClassifier(),
    'Random Forest': RandomForestClassifier(),
    'XGBoost': xg.XGBClassifier()
}

# Definisci gli iperparametri da cercare per ogni modello
params = {
    'K-Neighbors': {
        'n_neighbors': [1, 3, 5, 7],
        'metric': ['euclidean', 'manhattan'],
        'n_jobs': [-1]
    },
    'Random Forest': {
        'n_estimators': [100, 200, 300],
        'max_depth': [20, 25],
        'min_samples_split': [5, 10, 15, 20],
        'min_samples_leaf': [2, 4, 6, 8],
        'random_state': [13],
        'n_jobs': [-1]
    },
    'XGBoost': {
        'n_estimators': [50, 100, 150, 200, 300],
        'max_depth': [3, 5, 7, 10],
        'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.5],
        'n_jobs': [-1]
    }
}

# Definizione funzioni
def hyperparameter_search(models, param_grids, X_train, y_train, method="bayes", scoring='accuracy', cv=5, n_iter=50):
    """
    Esegue la ricerca degli iperparametri per una lista di modelli utilizzando BayesSearchCV o GridSearchCV.

    Parametri:
    - models (dict): Dizionario con nome del modello come chiave e modello come valore.
    - param_grids (dict): Dizionario con il nome del modello come chiave e i parametri di ricerca come valore.
    - X_train (array): Dati di training.
    - y_train (array): Target di training.
    - method (str): Metodo di ricerca ('bayes' o 'grid').
    - scoring (str): Metrica per valutare i modelli.
    - cv (int): Numero di fold per la cross-validation.
    - n_iter (int): Numero di iterazioni (solo per BayesSearchCV).

    Ritorna:
    - best_models (dict): Dizionario dei modelli con i migliori iperparametri.
    """
    best_models = {}

    for model_name, model in models.items():
        print(f"Ricerca degli iperparametri per {model_name} ({method})")

        # Configura la ricerca in base al metodo
        if method == "bayes":
            search = BayesSearchCV(
                model,
                param_grids[model_name],
                scoring=scoring,
                n_jobs=-1,
                cv=cv,
                n_iter=n_iter
            )
        elif method == "grid":
            search = GridSearchCV(
                model,
                param_grids[model_name],
                scoring=scoring,
                n_jobs=-1,
                cv=cv
            )
        else:
            raise ValueError("Metodo non valido. Usa 'bayes' o 'grid'.")

        # Esegui la ricerca
        search.fit(X_train, y_train)

        # Salva il modello migliore
        best_models[model_name] = search.best_estimator_

        # Stampa i risultati
        print(f"Iperparametri migliori per {model_name}: {search.best_params_}")
        print(f"Best {scoring}: {search.best_score_:.4f}")
        print()

    return best_models

def evaluate_models(models, X_train, y_train, X_test, y_test):
    """
    Addestra i modelli e calcola le metriche di valutazione su training e test set.
    Stampa inoltre le matrici di confusione come testo.

    Parametri:
    - models (dict): Dizionario con nome del modello come chiave e modello come valore.
    - X_train (array): Dati di training.
    - y_train (array): Target di training.
    - X_test (array): Dati di test.
    - y_test (array): Target di test.

    Ritorna:
    - score_test (DataFrame): Metriche sul test set.
    - score_train (DataFrame): Metriche sul training set.
    """
    # Crea DataFrame vuoti per memorizzare le metriche
    score_test = pd.DataFrame(columns=['Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Modello', 'Order'])
    score_train = pd.DataFrame(columns=['Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Modello', 'Order'])

    for order, (model_name, model) in enumerate(models.items()):
        print(f"\n{'='*40}")
        print(f"Addestramento e valutazione per il modello: {model_name}")
        print(f"{'='*40}\n")

        # Addestra il modello
        model.fit(X_train, y_train)
        y_pred = model.predict(X_test)
        y_pred_train = model.predict(X_train)

        # Calcola le metriche sul test set
        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
        precision = precision_score(y_test, y_pred)
        recall = recall_score(y_test, y_pred)
        f1 = f1_score(y_test, y_pred)

        # Calcola le metriche sul training set
        accuracy_train = accuracy_score(y_train, y_pred_train)
        precision_train = precision_score(y_train, y_pred_train)
        recall_train = recall_score(y_train, y_pred_train)
        f1_train = f1_score(y_train, y_pred_train)

        # Calcola le matrici di confusione
        conf_matrix_test = confusion_matrix(y_test, y_pred)
        conf_matrix_train = confusion_matrix(y_train, y_pred_train)

        # Stampa le matrici di confusione come testo
        print(f"Matrice di Confusione - {model_name} (Test):")
        print(conf_matrix_test)
        print(f"\nMatrice di Confusione - {model_name} (Train):")
        print(conf_matrix_train)

        # Aggiungi le metriche al DataFrame dei test set
        test_metrics = pd.DataFrame([(model_name + ' (Test)', recall, precision, f1, accuracy, order)],
                                    columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
        score_test = pd.concat([test_metrics, score_test], ignore_index=True)

        # Aggiungi le metriche al DataFrame dei training set
        train_metrics = pd.DataFrame([(model_name + ' (Train)', recall_train, precision_train, f1_train, accuracy_train, order)],
                                     columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
        score_train = pd.concat([train_metrics, score_train], ignore_index=True)

    # Ordina i DataFrame in base alla colonna "Order"
    score_test = score_test.sort_values(by='Order').drop(columns=['Order']).reset_index(drop=True)
    score_train = score_train.sort_values(by='Order').drop(columns=['Order']).reset_index(drop=True)

    # Stampa e ritorna i DataFrame
    print("\nMetriche sul Test Set:")
    print(score_test)

    print("\nMetriche sul Training Set:")
    print(score_train)

    return score_test, score_train


def compare_models(*model_scores, categories = None):
    """
    Combina e compara le metriche di più gruppi di modelli.

    Parametri:
    - model_scores: Lista di DataFrame con le metriche dei modelli.
    - categories (list): Lista di etichette per ogni gruppo di modelli.

    Ritorna:
    - combined_scores (DataFrame): DataFrame con tutte le metriche combinate e una colonna "Categoria".
    """
    combined_scores = pd.DataFrame()
    
    if categories is not None:
        for scores, category in zip(model_scores, categories):
            temp = scores.copy()
            temp['Categoria'] = category
            combined_scores = pd.concat([combined_scores, temp], ignore_index=True)
    else:
        for scores in model_scores:
            temp = scores.copy()
            combined_scores = pd.concat([combined_scores, temp], ignore_index=True)

    return combined_scores

def plot_histogram_comparison(combined_scores_train, combined_scores_test, metric):
    """
    Traccia un istogramma comparativo tra i risultati del training set e del test set per una specifica metrica.

    Parametri:
    - combined_scores_train (DataFrame): DataFrame combinato delle metriche sul training set.
    - combined_scores_test (DataFrame): DataFrame combinato delle metriche sul test set.
    - metric (str): Nome della metrica da comparare ('Accuracy', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score').
    """
    # Rimuovi la parte "(Test)" o "(Train)" dai nomi dei modelli
    combined_scores_test['Modello'] = combined_scores_test['Modello'].str.replace(r'\s\(.*\)', '', regex=True)
    combined_scores_train['Modello'] = combined_scores_train['Modello'].str.replace(r'\s\(.*\)', '', regex=True)

    # Identifica i modelli e le categorie
    models = combined_scores_test['Modello'].unique()
    categories = combined_scores_test['Categoria'].unique()

    # Larghezza totale delle barre per ciascun gruppo di categorie
    bar_width = 0.2
    x = np.arange(len(models))  # Posizioni centrali per ciascun modello

    plt.figure(figsize=(12, 6))

    # Crea le barre per ogni categoria
    for idx, category in enumerate(categories):
        # Filtra i dati di training e test per questa categoria
        train_data = combined_scores_train[combined_scores_train['Categoria'] == category]
        test_data = combined_scores_test[combined_scores_test['Categoria'] == category]

        # Calcola la posizione delle barre per questa categoria
        bar_positions_train = x + idx * bar_width - (len(categories) * bar_width / 2)
        bar_positions_test = x + idx * bar_width - (len(categories) * bar_width / 2) + bar_width / 2

        # Barre del training set
        plt.bar(bar_positions_train, train_data[metric], bar_width / 2,
                label=f'{category} (Train)', alpha=0.7, color=f'C{idx * 2}')

        # Barre del test set
        plt.bar(bar_positions_test, test_data[metric], bar_width / 2,
                label=f'{category} (Test)', alpha=0.7, color=f'C{idx * 2 + 1}')

    # Configurazione del grafico
    plt.title(f'Confronto della {metric} tra Train e Test Set')
    plt.xlabel('Modelli')
    plt.ylabel(metric)
    plt.xticks(x, models, rotation=45, ha='right')
    plt.legend(loc='best')
    plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
    plt.ylim(0.65, None)  # L'asse y parte da 0.65 e il limite superiore è automatico
    plt.tight_layout()
    plt.show()

def plot_train_test_gap(combined_scores_train, combined_scores_test, metric):
    """
    Traccia un istogramma che mostra il gap tra le metriche del training set e del test set per ogni modello.
    Mostra anche la metrica del test set direttamente sopra ogni barra.

    Parametri:
    - combined_scores_train (DataFrame): DataFrame combinato delle metriche sul training set.
    - combined_scores_test (DataFrame): DataFrame combinato delle metriche sul test set.
    - metric (str): Nome della metrica da comparare ('Accuracy', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score').
    """

    combined_scores_train['Modello'] = combined_scores_train['Modello'].str.replace(r'\s\(.*\)', '', regex=True)
    combined_scores_test['Modello'] = combined_scores_test['Modello'].str.replace(r'\s\(.*\)', '', regex=True)


    # Calcola il gap tra train e test
    train_metrics = combined_scores_train[['Modello', 'Categoria', metric]].rename(columns={metric: 'Train'})
    test_metrics = combined_scores_test[['Modello', 'Categoria', metric]].rename(columns={metric: 'Test'})

    # Merge dei dati
    merged_metrics = pd.merge(train_metrics, test_metrics, on=['Modello', 'Categoria'])
    merged_metrics['Gap'] = merged_metrics['Train'] - merged_metrics['Test']

    # Identifica modelli e categorie
    models = merged_metrics['Modello'].unique()
    categories = merged_metrics['Categoria'].unique()

    # Posizioni delle barre
    x = np.arange(len(models))  # Posizioni centrali per ogni modello
    bar_width = 0.2  # Larghezza di ogni barra

    plt.figure(figsize=(12, 6))

    # Crea le barre per ciascuna categoria
    for idx, category in enumerate(categories):
        category_data = merged_metrics[merged_metrics['Categoria'] == category]
        bar_positions = x + idx * bar_width - (len(categories) - 1) * bar_width / 2

        bars = plt.bar(
            bar_positions,  # Posizione delle barre
            category_data['Gap'],  # Valore del gap
            width=bar_width,  # Larghezza della barra
            label=category,  # Nome della categoria
            alpha=0.8
        )

        # Aggiungi annotazioni con il valore del test set
        for bar, test_value in zip(bars, category_data['Test']):
            plt.text(
                bar.get_x() + bar.get_width() / 2,  # Posizione centrale della barra
                bar.get_height() + 0.001,  # Altezza leggermente sopra la barra
                f'{test_value:.3f}',  
                ha='center', va='bottom', fontsize=9, color='black'
            )

    # Configurazione del grafico
    plt.xticks(x, models, rotation=45, ha='right')  # Etichette per i modelli
    plt.title(f'Gap Train-Test per {metric}')
    plt.xlabel('Modelli')
    plt.ylabel(f'Gap {metric} (Train - Test)')
    plt.axhline(0, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8)  # Linea di riferimento per il gap 0
    plt.legend(title='Categoria')
    plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

def plot_learning_curves(models, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy'):
    """
    Traccia le curve di apprendimento (accuracy e loss) per una lista di modelli.

    Parametri:
    - models (dict): Dizionario con nome del modello come chiave e modello come valore.
    - X_train (array): Dati di training.
    - y_train (array): Target di training.
    - cv (int): Numero di fold per la cross-validation.
    - scoring (str): Metrica di valutazione per la curva.
    """
    num_models = len(models)
    cols = 3  # Numero di colonne per riga
    rows = math.ceil(num_models / cols)  # Numero di righe necessarie

    # Crea il layout del plot
    fig, axes = plt.subplots(rows, cols, figsize=(24, 6 * rows))
    axes = axes.flatten()  

    for idx, (model_name, model) in enumerate(models.items()):
        print(f"Calcolo delle curve di apprendimento per {model_name}")

        # Calcolo delle curve di apprendimento
        train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
            model, X_train, y_train, cv=cv, n_jobs=-1, scoring=scoring, return_times=False
        )

        # Calcolo delle metriche di loss
        train_loss = []
        test_loss = []

        for train_size in train_sizes:
            # Suddividi i dati di training in base alla dimensione
            X_train_subset = X_train[:train_size]
            y_train_subset = y_train[:train_size]

            # Addestra il modello
            model.fit(X_train_subset, y_train_subset)

            # Calcola il log-loss sul training set
            train_prob = model.predict_proba(X_train_subset)
            train_loss.append(log_loss(y_train_subset, train_prob))

            # Calcola il log-loss sul test set
            test_prob = model.predict_proba(X_train)
            test_loss.append(log_loss(y_train, test_prob))

        # Media, deviazione standard e varianza
        train_mean = train_scores.mean(axis=1)
        test_mean = test_scores.mean(axis=1)
        train_std = train_scores.std(axis=1)
        test_std = test_scores.std(axis=1)

        # Traccia le curve di accuracy
        ax = axes[idx]
        ax.plot(train_sizes, train_mean, label='Train Accuracy', color='blue')
        ax.plot(train_sizes, test_mean, label='Test Accuracy', color='red')

        # Traccia le curve di loss
        ax.plot(train_sizes, train_loss, label='Train Loss', color='blue', linestyle='dashed')
        ax.plot(train_sizes, test_loss, label='Test Loss', color='red', linestyle='dashed')

        # Bande di deviazione standard
        ax.fill_between(train_sizes, train_mean - train_std, train_mean + train_std, color='blue', alpha=0.2,
                        label='Train Std Dev')
        ax.fill_between(train_sizes, test_mean - test_std, test_mean + test_std, color='red', alpha=0.2,
                        label='Test Std Dev')

        # Configurazione del grafico
        ax.set_title(f'Curva di Apprendimento per {model_name}')
        ax.set_xlabel('Dimensione del Training Set')
        ax.set_ylabel('Score / Loss')
        ax.legend(loc='best')
        ax.grid(True)

    # Rimuove i plot vuoti, se il numero di modelli non è divisibile per 3
    for i in range(idx + 1, len(axes)):
        fig.delaxes(axes[i])

    plt.tight_layout()
    plt.show()

%%capture --no-stdout

# Grid Search per la ricerca degli iperparametri
best_models_first = hyperparameter_search(models, params, X_train, y_train, method="grid", scoring='accuracy')

Ricerca degli iperparametri per K-Neighbors (grid)
Iperparametri migliori per K-Neighbors: {'metric': 'manhattan', 'n_jobs': -1, 'n_neighbors': 1}
Best accuracy: 0.8242

Ricerca degli iperparametri per Random Forest (grid)
Iperparametri migliori per Random Forest: {'max_depth': 25, 'min_samples_leaf': 2, 'min_samples_split': 5, 'n_estimators': 200, 'n_jobs': -1, 'random_state': 13}
Best accuracy: 0.8075

Ricerca degli iperparametri per XGBoost (grid)
Iperparametri migliori per XGBoost: {'learning_rate': 0.5, 'max_depth': 10, 'n_estimators': 300, 'n_jobs': -1}
Best accuracy: 0.8221

%%capture --no-stdout

# Valutazione dei modelli
score_test_first, score_train_first = evaluate_models(best_models_first, X_train, y_train, X_test, y_test)

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: K-Neighbors
========================================

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Test):
[[7030 1468]
 [1424 7794]]

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Train):
[[34089     4]
 [    8 36760]]

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: Random Forest
========================================

Matrice di Confusione - Random Forest (Test):
[[7084 1414]
 [1779 7439]]

Matrice di Confusione - Random Forest (Train):
[[33375   718]
 [  819 35949]]

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: XGBoost
========================================

Matrice di Confusione - XGBoost (Test):
[[7133 1365]
 [1466 7752]]

Matrice di Confusione - XGBoost (Train):
[[34083    10]
 [   11 36757]]

Metriche sul Test Set:
                Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0    K-Neighbors (Test)  0.845520   0.841503  0.843506  0.836758
1  Random Forest (Test)  0.807008   0.840280  0.823308  0.819767
2        XGBoost (Test)  0.840963   0.850280  0.845596  0.840201

Metriche sul Training Set:
                 Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0    K-Neighbors (Train)  0.999782   0.999891  0.999837  0.999831
1  Random Forest (Train)  0.977725   0.980418  0.979070  0.978310
2        XGBoost (Train)  0.999701   0.999728  0.999714  0.999704

# Traccia le curve di apprendimento
plot_learning_curves(best_models_first, X_train, y_train)

Calcolo delle curve di apprendimento per K-Neighbors
Calcolo delle curve di apprendimento per Random Forest
Calcolo delle curve di apprendimento per XGBoost

params_bayes = {
    'K-Neighbors': {
        'n_neighbors': (20, 25),
        'metric': ['manhattan'],
        'n_jobs': [-1]
    },
    'Random Forest': {
        'n_estimators': (50, 200),
        'max_depth': (8, 9),  
        'min_samples_split': (10, 20),
        'min_samples_leaf': (2, 6),
        'max_features': ['sqrt'],
        'bootstrap': [True],
        'random_state': [13],
        'n_jobs': [-1]
    },
    'XGBoost': {
        'max_depth': (5, 7),
        'learning_rate': (0.01, 0.025),
        'n_estimators': (100, 300),
        'colsample_bytree': (0.3, 1.0),
        'subsample': (0.5, 1.0),
        'gamma': (0, 10),
        'min_child_weight': (1, 10),
        'reg_lambda': (0, 10),
        'reg_alpha': (0, 10),
        'random_state': [13],
        'n_jobs': [-1]
    }
}

%%capture --no-stdout

best_models_optimised = hyperparameter_search(models, params_bayes, X_train, y_train, method="bayes", scoring='accuracy')

Ricerca degli iperparametri per K-Neighbors (bayes)
Iperparametri migliori per K-Neighbors: OrderedDict({'metric': 'manhattan', 'n_jobs': -1, 'n_neighbors': 20})
Best accuracy: 0.7591

Ricerca degli iperparametri per Random Forest (bayes)
Iperparametri migliori per Random Forest: OrderedDict({'bootstrap': True, 'max_depth': 9, 'max_features': 'sqrt', 'min_samples_leaf': 2, 'min_samples_split': 10, 'n_estimators': 50, 'n_jobs': -1, 'random_state': 13})
Best accuracy: 0.7493

Ricerca degli iperparametri per XGBoost (bayes)
Iperparametri migliori per XGBoost: OrderedDict({'colsample_bytree': 1.0, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.025, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 1, 'n_estimators': 300, 'n_jobs': -1, 'random_state': 13, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 0, 'subsample': 0.5})
Best accuracy: 0.7639

%%capture --no-stdout

# Valutazione dei modelli
score_test_optimised, score_train_optimised = evaluate_models(best_models_optimised, X_train, y_train, X_test, y_test)

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: K-Neighbors
========================================

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Test):
[[6759 1739]
 [2382 6836]]

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Train):
[[28107  5986]
 [ 8678 28090]]

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: Random Forest
========================================

Matrice di Confusione - Random Forest (Test):
[[6641 1857]
 [2572 6646]]

Matrice di Confusione - Random Forest (Train):
[[27202  6891]
 [10021 26747]]

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: XGBoost
========================================

Matrice di Confusione - XGBoost (Test):
[[6761 1737]
 [2380 6838]]

Matrice di Confusione - XGBoost (Train):
[[28253  5840]
 [ 8640 28128]]

Metriche sul Test Set:
                Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0    K-Neighbors (Test)  0.741593   0.797201  0.768392  0.767385
1  Random Forest (Test)  0.720981   0.781606  0.750071  0.750000
2        XGBoost (Test)  0.741810   0.797434  0.768617  0.767611

Metriche sul Training Set:
                 Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0    K-Neighbors (Train)  0.763980   0.824334  0.793010  0.793060
1  Random Forest (Train)  0.727453   0.795142  0.759793  0.761336
2        XGBoost (Train)  0.765013   0.828073  0.795295  0.795656

# Traccia le curve di apprendimento
plot_learning_curves(best_models_optimised, X_train, y_train)

Calcolo delle curve di apprendimento per K-Neighbors
Calcolo delle curve di apprendimento per Random Forest
Calcolo delle curve di apprendimento per XGBoost

# Importanza delle feature per Random Forest
rf_importances = best_models_optimised['Random Forest'].feature_importances_
rf_indices = np.argsort(rf_importances)[::-1]

# Importanza delle feature per XGBoost
xgb_importances = best_models_optimised['XGBoost'].feature_importances_
xgb_indices = np.argsort(xgb_importances)[::-1]

# Ordine comune delle feature basato su Random Forest
common_indices = rf_indices  # Cambia se preferisci l'ordine di XGBoost

# Recupera nomi delle feature ordinati
feature_names = X.columns[common_indices]

# Recupera le importanze ordinate
rf_sorted = rf_importances[common_indices]
xgb_sorted = xgb_importances[common_indices]

# Crea il plot combinato
x = np.arange(len(feature_names))  # Posizioni delle barre

plt.figure(figsize=(14, 6))
plt.bar(x - 0.2, rf_sorted, width=0.4, label='Random Forest', color='blue', alpha=0.7)
plt.bar(x + 0.2, xgb_sorted, width=0.4, label='XGBoost', color='green', alpha=0.7)

# Configurazione degli assi e delle etichette
plt.title("Importanza delle Feature - Confronto Random Forest e XGBoost")
plt.xticks(x, feature_names, rotation=90)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Importanza")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

%%capture --no-stdout

# Seleziona le migliori 10 caratteristiche
selector_knn = SelectKBest(k=10)
X_train_selected_knn = selector_knn.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_selected_knn = selector_knn.transform(X_test)

# Stampa le feature selezionate
selected_features = X.columns[selector_knn.get_support()]

print("Feature Selezionate:")
print(selected_features)

best_model_fs_knn = hyperparameter_search({'K-Neighbors': models['K-Neighbors']}, {'K-Neighbors': params_bayes['K-Neighbors']}, X_train_selected_knn, y_train, method="bayes", scoring='accuracy')

Feature Selezionate:
Index(['ct_armor', 't_armor', 'ct_helmets', 't_helmets', 'ct_defuse_kits',
       'ct_players_alive', 'ct_grenade_flashbang', 'ct_default',
       'cluster_rifle_0', 'cluster_rifle_2'],
      dtype='object')
Ricerca degli iperparametri per K-Neighbors (bayes)
Iperparametri migliori per K-Neighbors: OrderedDict({'metric': 'manhattan', 'n_jobs': -1, 'n_neighbors': 20})
Best accuracy: 0.7387

%%capture --no-stdout

# Seleziona le migliori 10 caratteristiche in base all'importanza delle features del modello ottimizzato random forest
selector_rf = SelectFromModel(best_models_optimised['Random Forest'], max_features=10, threshold=-np.inf)
X_train_selected_rf = selector_rf.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_selected_rf = selector_rf.transform(X_test)

# Stampa le feature selezionate
selected_features = X.columns[selector_rf.get_support()]

print("Feature Selezionate:")
print(selected_features)

best_model_fs_rf = hyperparameter_search({'Random Forest': models['Random Forest']}, {'Random Forest': params_bayes['Random Forest']}, X_train_selected_rf, y_train, method="bayes", scoring='accuracy')

Feature Selezionate:
Index(['ct_health', 't_health', 'ct_armor', 't_armor', 'ct_helmets',
       't_helmets', 'ct_players_alive', 't_players_alive', 'cluster_rifle_0',
       'cluster_rifle_2'],
      dtype='object')
Ricerca degli iperparametri per Random Forest (bayes)
Iperparametri migliori per Random Forest: OrderedDict({'bootstrap': True, 'max_depth': 9, 'max_features': 'sqrt', 'min_samples_leaf': 2, 'min_samples_split': 12, 'n_estimators': 107, 'n_jobs': -1, 'random_state': 13})
Best accuracy: 0.7443

%%capture --no-stdout

# Seleziona le migliori 10 caratteristiche in base all'importanza delle features del modello ottimizzato XGBoost
selector_xgb = SelectFromModel(best_models_optimised['XGBoost'], max_features=10, threshold=-np.inf)
X_train_selected_xgb = selector_xgb.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_selected_xgb = selector_xgb.transform(X_test)

# Stampa le feature selezionate
selected_features = X.columns[selector_xgb.get_support()]

print("Feature Selezionate:")
print(selected_features)

best_model_fs_xgb = hyperparameter_search({'XGBoost': models['XGBoost']}, {'XGBoost': params_bayes['XGBoost']}, X_train_selected_xgb, y_train, method="bayes", scoring='accuracy')

Feature Selezionate:
Index(['bomb_planted', 'ct_health', 't_health', 'ct_armor', 't_armor',
       't_helmets', 'ct_players_alive', 't_players_alive', 'cluster_rifle_0',
       'cluster_rifle_2'],
      dtype='object')
Ricerca degli iperparametri per XGBoost (bayes)
Iperparametri migliori per XGBoost: OrderedDict({'colsample_bytree': 0.8171193444671188, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.025, 'max_depth': 7, 'min_child_weight': 10, 'n_estimators': 300, 'n_jobs': -1, 'random_state': 13, 'reg_alpha': 0, 'reg_lambda': 0, 'subsample': 0.8385966780496585})
Best accuracy: 0.7461

%%capture --no-stdout

# Valutazione dei modelli
score_test_fs_knn, score_train_fs_knn = evaluate_models(best_model_fs_knn, X_train_selected_knn, y_train, X_test_selected_knn, y_test)
score_test_fs_rf, score_train_fs_rf = evaluate_models(best_model_fs_rf, X_train_selected_rf, y_train, X_test_selected_rf, y_test)
score_test_fs_xgb, score_train_fs_xgb = evaluate_models(best_model_fs_xgb, X_train_selected_xgb, y_train, X_test_selected_xgb, y_test)

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: K-Neighbors
========================================

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Test):
[[6587 1911]
 [2679 6539]]

Matrice di Confusione - K-Neighbors (Train):
[[27325  6768]
 [ 9651 27117]]

Metriche sul Test Set:
              Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  K-Neighbors (Test)  0.709373   0.773846  0.740208  0.740912

Metriche sul Training Set:
               Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  K-Neighbors (Train)  0.737516   0.800266  0.767611  0.768293

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: Random Forest
========================================

Matrice di Confusione - Random Forest (Test):
[[6464 2034]
 [2517 6701]]

Matrice di Confusione - Random Forest (Train):
[[26249  7844]
 [ 9751 27017]]

Metriche sul Test Set:
                Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  Random Forest (Test)  0.726947   0.767144  0.746505  0.743114

Metriche sul Training Set:
                 Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  Random Forest (Train)  0.734797   0.774992  0.754359  0.751697

========================================
Addestramento e valutazione per il modello: XGBoost
========================================

Matrice di Confusione - XGBoost (Test):
[[6722 1776]
 [2717 6501]]

Matrice di Confusione - XGBoost (Train):
[[27364  6729]
 [10585 26183]]

Metriche sul Test Set:
          Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  XGBoost (Test)  0.705251    0.78543  0.743184  0.746387

Metriche sul Training Set:
           Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0  XGBoost (Train)  0.712114   0.795546  0.751521  0.755662

# Traccia le curve di apprendimento
plot_learning_curves(best_model_fs_knn, X_train_selected_knn, y_train)
plot_learning_curves(best_model_fs_rf, X_train_selected_rf, y_train)
plot_learning_curves(best_model_fs_xgb, X_train_selected_xgb, y_train)

Calcolo delle curve di apprendimento per K-Neighbors

Calcolo delle curve di apprendimento per Random Forest

Calcolo delle curve di apprendimento per XGBoost

categories = ['First', 'Optimised', 'Feature Selected']

score_test_fs = compare_models(score_test_fs_knn, score_test_fs_rf, score_test_fs_xgb)
score_train_fs = compare_models(score_train_fs_knn, score_train_fs_rf, score_train_fs_xgb)

combined_scores_test = compare_models(score_test_first, score_test_optimised, score_test_fs, categories=categories)
combined_scores_train = compare_models(score_train_first, score_train_optimised, score_train_fs, categories=categories)

plot_histogram_comparison(combined_scores_train, combined_scores_test, 'Accuracy')

# Traccia il gap tra Train Set e Test Set, su ogni modello testato, sulla metrica Accuracy
# Su ogni barra é indicato il valore dell'Accuracy sul Test Set

plot_train_test_gap(combined_scores_train, combined_scores_test, 'Accuracy')

# Dividi il dataset in features e target
X = df.drop(columns=['round_winner'])
y = df['round_winner']

# Dividi il dataset in training e test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

params_nb = {'var_smoothing': [1e-9, 1e-8, 1e-7, 1e-6]}

grid = GridSearchCV(GaussianNB(), params_nb, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1)
grid.fit(X_train, y_train)

nb = GaussianNB().fit(X_train, y_train)

# Valutazione del modello
y_test_pred_nb = nb.predict(X_test)
y_train_pred_nb = nb.predict(X_train)

accuracy_test_nb = accuracy_score(y_test, y_test_pred_nb)
accuracy_train_nb = accuracy_score(y_train, y_train_pred_nb)

precision_test_nb = precision_score(y_test, y_test_pred_nb)
precision_train_nb = precision_score(y_train, y_train_pred_nb)

recall_test_nb = recall_score(y_test, y_test_pred_nb)
recall_train_nb = recall_score(y_train, y_train_pred_nb)

f1_test_nb = f1_score(y_test, y_test_pred_nb)
f1_train_nb = f1_score(y_train, y_train_pred_nb)

conf_matrix_test_nb = confusion_matrix(y_test, y_test_pred_nb)
conf_matrix_train_nb = confusion_matrix(y_train, y_train_pred_nb)

print(f"Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):")
print(conf_matrix_test_nb)

print(f"\nMatrice di Confusione - Naive Bayes (Train):")
print(conf_matrix_train_nb)

print()

print("Metriche sul Test Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_test_nb:.4f}")
print(f"Precision: {precision_test_nb:.4f}")
print(f"Recall: {recall_test_nb:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_test_nb:.4f}")

print("\nMetriche sul Training Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_train_nb:.4f}")
print(f"Precision: {precision_train_nb:.4f}")
print(f"Recall: {recall_train_nb:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_train_nb:.4f}")

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):
[[6295 2203]
 [2746 6472]]

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Train):
[[25385  8708]
 [10994 25774]]

Metriche sul Test Set:
Accuracy: 0.7206
Precision: 0.7461
Recall: 0.7021
F1 Score: 0.7234

Metriche sul Training Set:
Accuracy: 0.7220
Precision: 0.7475
Recall: 0.7010
F1 Score: 0.7235

scaler = preprocessing.StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

grid = GridSearchCV(GaussianNB(), params_nb, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1)
grid.fit(X_train_scaled, y_train)

nb_scaled = grid.best_estimator_

# Valutazione del modello
y_test_pred_nb_scaled = nb_scaled.predict(X_test_scaled)
y_train_pred_nb_scaled = nb_scaled.predict(X_train_scaled)

accuracy_test_nb_scaled = accuracy_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled)
accuracy_train_nb_scaled = accuracy_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled)

precision_test_nb_scaled = precision_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled)
precision_train_nb_scaled = precision_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled)

recall_test_nb_scaled = recall_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled)
recall_train_nb_scaled = recall_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled)

f1_test_nb_scaled = f1_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled)
f1_train_nb_scaled = f1_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled)

conf_matrix_test_nb_scaled = confusion_matrix(y_test, y_test_pred_nb_scaled)
conf_matrix_train_nb_scaled = confusion_matrix(y_train, y_train_pred_nb_scaled)

print(f"Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):")
print(conf_matrix_test_nb_scaled)

print(f"\nMatrice di Confusione - Naive Bayes (Train):")
print(conf_matrix_train_nb_scaled)

print()

print("Metriche sul Test Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_test_nb_scaled:.4f}")
print(f"Precision: {precision_test_nb_scaled:.4f}")
print(f"Recall: {recall_test_nb_scaled:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_test_nb_scaled:.4f}")

print("\nMetriche sul Training Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_train_nb_scaled:.4f}")
print(f"Precision: {precision_train_nb_scaled:.4f}")
print(f"Recall: {recall_train_nb_scaled:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_train_nb_scaled:.4f}")

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):
[[6295 2203]
 [2746 6472]]

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Train):
[[25383  8710]
 [10994 25774]]

Metriche sul Test Set:
Accuracy: 0.7206
Precision: 0.7461
Recall: 0.7021
F1 Score: 0.7234

Metriche sul Training Set:
Accuracy: 0.7219
Precision: 0.7474
Recall: 0.7010
F1 Score: 0.7235

scaler = preprocessing.RobustScaler()
X_train_scaled_rs = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled_rs = scaler.transform(X_test)

params_nb = {'var_smoothing': [1e-9, 1e-8, 1e-7, 1e-6]}
grid = GridSearchCV(GaussianNB(), params_nb, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1)
grid.fit(X_train_scaled_rs, y_train)

nb_scaled_rs = grid.best_estimator_

# Valutazione del modello
y_test_pred_nb_scaled_rs = nb_scaled.predict(X_test_scaled_rs)
y_train_pred_nb_scaled_rs = nb_scaled.predict(X_train_scaled_rs)

accuracy_test_nb_scaled_rs = accuracy_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled_rs)
accuracy_train_nb_scaled_rs = accuracy_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled_rs)

precision_test_nb_scaled_rs = precision_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled_rs)
precision_train_nb_scaled_rs = precision_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled_rs)

recall_test_nb_scaled_rs = recall_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled_rs)
recall_train_nb_scaled_rs = recall_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled_rs)

f1_test_nb_scaled_rs = f1_score(y_test, y_test_pred_nb_scaled_rs)
f1_train_nb_scaled_rs = f1_score(y_train, y_train_pred_nb_scaled_rs)

conf_matrix_test_nb_scaled_rs = confusion_matrix(y_test, y_test_pred_nb_scaled_rs)
conf_matrix_train_nb_scaled_rs = confusion_matrix(y_train, y_train_pred_nb_scaled_rs)

print(f"Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):")
print(conf_matrix_test_nb_scaled_rs)

print(f"\nMatrice di Confusione - Naive Bayes (Train):")
print(conf_matrix_train_nb_scaled_rs)

print()

print("Metriche sul Test Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_test_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"Precision: {precision_test_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"Recall: {recall_test_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_test_nb_scaled_rs:.4f}")

print("\nMetriche sul Training Set:")
print(f"Accuracy: {accuracy_train_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"Precision: {precision_train_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"Recall: {recall_train_nb_scaled_rs:.4f}")
print(f"F1 Score: {f1_train_nb_scaled_rs:.4f}")

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Test):
[[6331 2167]
 [2664 6554]]

Matrice di Confusione - Naive Bayes (Train):
[[25510  8583]
 [10697 26071]]

Metriche sul Test Set:
Accuracy: 0.7273
Precision: 0.7515
Recall: 0.7110
F1 Score: 0.7307

Metriche sul Training Set:
Accuracy: 0.7279
Precision: 0.7523
Recall: 0.7091
F1 Score: 0.7301

# Crea DataFrame per memorizzare le metriche
score_test_nb = pd.DataFrame(columns=['Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Modello', 'Order'], dtype=float)
score_train_nb = pd.DataFrame(columns=['Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Modello', 'Order'], dtype=float)

# Calcola le metriche per il modello base
test_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes', recall_test_nb, precision_test_nb, f1_test_nb, accuracy_test_nb, 0)],
                            columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_test_nb = pd.concat([test_metrics, score_test_nb], ignore_index=True)

train_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes', recall_train_nb, precision_train_nb, f1_train_nb, accuracy_train_nb, 0)],
                             columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_train_nb = pd.concat([train_metrics, score_train_nb], ignore_index=True)

# Calcola le metriche per il modello con Standard Scaler
test_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes (Standard Scaler)', recall_test_nb_scaled, precision_test_nb_scaled, f1_test_nb_scaled, accuracy_test_nb_scaled, 1)],
                            columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_test_nb = pd.concat([test_metrics, score_test_nb], ignore_index=True)

train_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes (Standard Scaler)', recall_train_nb_scaled, precision_train_nb_scaled, f1_train_nb_scaled, accuracy_train_nb_scaled, 1)],
                             columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_train_nb = pd.concat([train_metrics, score_train_nb], ignore_index=True)

# Calcola le metriche per il modello con Robust Scaler
test_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes (Robust Scaler)', recall_test_nb_scaled_rs, precision_test_nb_scaled_rs, f1_test_nb_scaled_rs, accuracy_test_nb_scaled_rs, 2)],
                            columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_test_nb = pd.concat([test_metrics, score_test_nb], ignore_index=True)

train_metrics = pd.DataFrame([('Naive Bayes (Robust Scaler)', recall_train_nb_scaled_rs, precision_train_nb_scaled_rs, f1_train_nb_scaled_rs, accuracy_train_nb_scaled_rs, 2)],
                             columns=['Modello', 'Recall', 'Precision', 'F1 Score', 'Accuracy', 'Order'])
score_train_nb = pd.concat([train_metrics, score_train_nb], ignore_index=True)

# Ordina i DataFrame in base alla colonna "Order"
score_test_nb = score_test_nb.sort_values(by='Order').drop(columns=['Order']).reset_index(drop=True)
score_train_nb = score_train_nb.sort_values(by='Order').drop(columns=['Order']).reset_index(drop=True)

# Stampa le metriche
print("\nMetriche sul Test Set:")
print(score_test_nb)

print("\nMetriche sul Training Set:")
print(score_train_nb)

Metriche sul Test Set:
                         Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0                    Naive Bayes  0.702105   0.746052  0.723411  0.720648
1  Naive Bayes (Standard Scaler)  0.702105   0.746052  0.723411  0.720648
2    Naive Bayes (Robust Scaler)  0.711000   0.751519  0.730698  0.727309

Metriche sul Training Set:
                         Modello    Recall  Precision  F1 Score  Accuracy
0                    Naive Bayes  0.700990   0.747462  0.723481  0.721963
1  Naive Bayes (Standard Scaler)  0.700990   0.747419  0.723460  0.721934
2    Naive Bayes (Robust Scaler)  0.709068   0.752323  0.730055  0.727918

# Creazione del file Prolog
with open('knowledge_base.pl', 'w') as file:
    # Mappatura per valori interpretabili
    bomb_map = {1: 'yes', 0: 'no'}
    winner_map = {0: 'ct', 1: 't'}
    map_labels = {
        'map_de_dust2': 'de_dust2',
        'map_de_inferno': 'de_inferno',
        'map_de_mirage': 'de_mirage',
        'map_de_nuke': 'de_nuke',
        'map_de_overpass': 'de_overpass',
        'map_de_train': 'de_train',
        'map_de_vertigo': 'de_vertigo'
    }
    cluster_money_labels = {
        'cluster_money_0': "cluster_money_favorevole_per_t",
        'cluster_money_1': "cluster_money_equilibrato",
        'cluster_money_2': "cluster_money_favorevole_per_ct"
    }
    cluster_rifle_labels = {
        'cluster_rifle_0': "cluster_rifle_favorevole_per_t",
        'cluster_rifle_1': "cluster_rifle_equilibrato_buono",
        'cluster_rifle_2': "cluster_rifle_favorevole_per_ct",
        'cluster_rifle_3': "cluster_rifle_equilibrato_cattivo"
    }

    # Definizione dei fatti sullo stato del round
    file.write("% Fatti sullo stato del round\n")
    for index, row in df.iterrows():
        bomb_status = bomb_map.get(row['bomb_planted'], 'no')
        file.write(f"stato_round({index+1}, {row['time_left']}, {row['ct_score']}, {row['t_score']}, "
                   f"{row['ct_players_alive']}, {row['t_players_alive']}, '{bomb_status}').\n")

    # Definizione dei fatti sulla mappa
    file.write("\n% Fatti sulla mappa\n")
    for index, row in df.iterrows():
        for col, label in map_labels.items():
            if row[col] == 1:
                file.write(f"mappa({index+1}, {label}).\n")

    # Definizione dei fatti sui cluster money
    file.write("\n% Fatti sui cluster money\n")
    for index, row in df.iterrows():
        for i in range(3):
            cluster = f'cluster_money_{i}'
            if row[cluster] == 1:
                file.write(f"cluster_money({index+1}, {cluster_money_labels[cluster]}).\n")

    # Definizione dei fatti sui cluster rifle
    file.write("\n% Fatti sui cluster rifle\n")
    for index, row in df.iterrows():
        for i in range(4):
            cluster = f'cluster_rifle_{i}'
            if row[cluster] == 1:
                file.write(f"cluster_rifle({index+1}, {cluster_rifle_labels[cluster]}).\n")

    # Definizione dei fatti sul vincitore del round
    file.write("\n% Fatti sul vincitore del round\n")
    for index, row in df.iterrows():
        winner_label = winner_map.get(row['round_winner'])
        file.write(f"round_winner({index+1}, '{winner_label}').\n")

    # Definizione delle regole
    file.write("\n% Regole\n")
    # Regola 1: Round sicuro (bomba non piantata e più di 3 CT vivi)
    file.write("round_sicuro(Round, Vincitore) :- stato_round(Round, _, _, _, CtAlive, 1.0, 'no'), CtAlive >= 3, round_winner(Round, Vincitore).\n")

    # Regola 2: Round bilanciato (uguale numero di giocatori vivi per CT e T) ad eccezione di 5vs5
    file.write("round_bilanciato(Round) :- stato_round(Round, _, _, _, CtAlive, TAlive, _), CtAlive =:= TAlive, CtAlive < 5.0, TAlive < 5.0.\n")

    # Regola 3: Vincitore del round per mappa
    file.write("vincitore_per_mappa(Round, Mappa, Vincitore) :- mappa(Round, Mappa), round_winner(Round, Vincitore).\n")

    # Regola 4: Snapshot vinti dai CT in 1vsX con bomba piazzata
    file.write("snapshot_vinti_ct_1vsX_bomba_piazzata(Round, TAlive) :- stato_round(Round, _, _, _, 1.0, TAlive, 'yes'), TAlive >= 1, round_winner(Round, 'ct').\n")

    # Regola 5: Snapshot vinti dai CT in 1vsX senza bomba piazzata
    file.write("snapshot_vinti_ct_1vsX_bomba_non_piazzata(Round, TAlive) :- stato_round(Round, _, _, _, 1.0, TAlive, 'no'), TAlive >= 1, round_winner(Round, 'ct').\n")

    # Regola 6: Snapshot vinti dai CT con cluster rifle favorevole per T
    file.write("snapshot_vinti_ct_cluster_rifle(Round) :- cluster_rifle(Round, cluster_rifle_favorevole_per_t), round_winner(Round, 'ct').\n")

    # Regola 7: Snapshot vinti dai T con cluster money favorevole per CT
    file.write("snapshot_vinti_t_cluster_money(Round) :- cluster_money(Round, cluster_money_favorevole_per_ct), round_winner(Round, 't').\n")

# Esegui il programma Prolog
prolog = Prolog()
prolog.consult("knowledge_base.pl")

# Query 1: Trova i round in cui la bomba non è piantata e ci sono più di 3 CT vivi e 1 solo T vivo
print("Query 1: Round apparentemente sicuri (bomba non piantata e >3 CT vivi):")
results = list(prolog.query("round_sicuro(Round, Vincitore)"))

for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']} - Vincitore: {result['Vincitore']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 1: Round apparentemente sicuri (bomba non piantata e >3 CT vivi):
Snapshot: 6 - Vincitore: ct
Snapshot: 41 - Vincitore: ct
Snapshot: 189 - Vincitore: ct
Snapshot: 280 - Vincitore: ct
Snapshot: 367 - Vincitore: ct
Snapshot: 373 - Vincitore: ct
Snapshot: 430 - Vincitore: ct
Snapshot: 457 - Vincitore: ct
Snapshot: 458 - Vincitore: ct
Snapshot: 511 - Vincitore: ct
Snapshot: 636 - Vincitore: ct
Snapshot: 671 - Vincitore: ct
Snapshot: 695 - Vincitore: ct
Snapshot: 763 - Vincitore: ct
Snapshot: 816 - Vincitore: ct
Snapshot: 817 - Vincitore: ct
Snapshot: 840 - Vincitore: ct
Snapshot: 873 - Vincitore: ct
Snapshot: 878 - Vincitore: ct
Snapshot: 897 - Vincitore: ct
Snapshot: 898 - Vincitore: ct
Snapshot: 1010 - Vincitore: ct
Snapshot: 1115 - Vincitore: ct
Snapshot: 1134 - Vincitore: ct
Snapshot: 1144 - Vincitore: ct
Snapshot: 1209 - Vincitore: ct
Snapshot: 1210 - Vincitore: ct
Snapshot: 1211 - Vincitore: ct
Snapshot: 1230 - Vincitore: t
Snapshot: 1252 - Vincitore: ct
Snapshot: 1268 - Vincitore: ct
Snapshot: 1424 - Vincitore: ct
Snapshot: 1431 - Vincitore: ct
Snapshot: 1432 - Vincitore: ct
Snapshot: 1497 - Vincitore: ct
Snapshot: 1583 - Vincitore: ct
Snapshot: 1627 - Vincitore: ct
Snapshot: 1633 - Vincitore: ct
Snapshot: 1676 - Vincitore: ct
Snapshot: 1750 - Vincitore: ct
Snapshot: 1751 - Vincitore: ct
Snapshot: 1813 - Vincitore: ct
Snapshot: 1834 - Vincitore: ct
Snapshot: 1835 - Vincitore: ct
Snapshot: 1844 - Vincitore: ct
Snapshot: 1913 - Vincitore: ct
Snapshot: 2035 - Vincitore: ct
Snapshot: 2040 - Vincitore: ct
Snapshot: 2101 - Vincitore: ct
Snapshot: 2102 - Vincitore: ct
Numero di risultati: 2997

# Query 2: Trova i round bilanciati (stesso numero di giocatori vivi per CT e T)
print("\nQuery 2: Round bilanciati (stesso numero di giocatori vivi):")
results = list(prolog.query("round_bilanciato(Round)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 2: Round bilanciati (stesso numero di giocatori vivi):
Snapshot: 1
Snapshot: 2
Snapshot: 10
Snapshot: 29
Snapshot: 38
Snapshot: 46
Snapshot: 59
Snapshot: 60
Snapshot: 76
Snapshot: 78
Snapshot: 79
Snapshot: 81
Snapshot: 83
Snapshot: 102
Snapshot: 125
Snapshot: 132
Snapshot: 147
Snapshot: 151
Snapshot: 152
Snapshot: 173
Snapshot: 177
Snapshot: 184
Snapshot: 196
Snapshot: 197
Snapshot: 215
Snapshot: 216
Snapshot: 220
Snapshot: 236
Snapshot: 237
Snapshot: 242
Snapshot: 265
Snapshot: 266
Snapshot: 267
Snapshot: 286
Snapshot: 322
Snapshot: 326
Snapshot: 327
Snapshot: 344
Snapshot: 359
Snapshot: 362
Snapshot: 389
Snapshot: 391
Snapshot: 395
Snapshot: 406
Snapshot: 461
Snapshot: 467
Snapshot: 479
Snapshot: 480
Snapshot: 527
Snapshot: 528
Numero di risultati: 9146

# Query 3: Trova il vincitore dei round sulla mappa 'de_vertigo'
print("\nQuery 3: Vincitore dei round giocati su 'de_vertigo':")
results = list(prolog.query("vincitore_per_mappa(Round, de_vertigo, Vincitore)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']} - Vincitore: {result['Vincitore']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 3: Vincitore dei round giocati su 'de_vertigo':
Snapshot: 1135 - Vincitore: ct
Snapshot: 1136 - Vincitore: ct
Snapshot: 1137 - Vincitore: ct
Snapshot: 1138 - Vincitore: ct
Snapshot: 1139 - Vincitore: ct
Snapshot: 1140 - Vincitore: ct
Snapshot: 1141 - Vincitore: ct
Snapshot: 1142 - Vincitore: ct
Snapshot: 1143 - Vincitore: ct
Snapshot: 1144 - Vincitore: ct
Snapshot: 1145 - Vincitore: ct
Snapshot: 1146 - Vincitore: ct
Snapshot: 1147 - Vincitore: ct
Snapshot: 1148 - Vincitore: ct
Snapshot: 1149 - Vincitore: t
Snapshot: 1150 - Vincitore: t
Snapshot: 1151 - Vincitore: t
Snapshot: 1152 - Vincitore: t
Snapshot: 1153 - Vincitore: t
Snapshot: 1154 - Vincitore: t
Snapshot: 1155 - Vincitore: t
Snapshot: 1156 - Vincitore: t
Snapshot: 1157 - Vincitore: t
Snapshot: 1158 - Vincitore: t
Snapshot: 1159 - Vincitore: t
Snapshot: 1160 - Vincitore: t
Snapshot: 1161 - Vincitore: t
Snapshot: 1162 - Vincitore: t
Snapshot: 1163 - Vincitore: t
Snapshot: 1164 - Vincitore: t
Snapshot: 1165 - Vincitore: t
Snapshot: 1166 - Vincitore: t
Snapshot: 1167 - Vincitore: t
Snapshot: 1168 - Vincitore: t
Snapshot: 1169 - Vincitore: t
Snapshot: 1170 - Vincitore: t
Snapshot: 1171 - Vincitore: t
Snapshot: 1172 - Vincitore: t
Snapshot: 1173 - Vincitore: t
Snapshot: 1174 - Vincitore: t
Snapshot: 1175 - Vincitore: t
Snapshot: 1176 - Vincitore: ct
Snapshot: 1177 - Vincitore: ct
Snapshot: 1178 - Vincitore: ct
Snapshot: 1179 - Vincitore: ct
Snapshot: 1180 - Vincitore: ct
Snapshot: 1181 - Vincitore: t
Snapshot: 1182 - Vincitore: t
Snapshot: 1183 - Vincitore: t
Snapshot: 1184 - Vincitore: t
Numero di risultati: 8241

# Query 4: Trova i round appartenenti al cluster 'favorevole_per_t' per i soldi
print("\nQuery 4: Snapshot con cluster soldi 'cluster_money_favorevole_per_t':")
results = list(prolog.query("cluster_money(Round, cluster_money_favorevole_per_t)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 4: Snapshot con cluster soldi 'cluster_money_favorevole_per_t':
Snapshot: 27
Snapshot: 28
Snapshot: 40
Snapshot: 68
Snapshot: 69
Snapshot: 70
Snapshot: 71
Snapshot: 74
Snapshot: 75
Snapshot: 88
Snapshot: 89
Snapshot: 90
Snapshot: 91
Snapshot: 137
Snapshot: 229
Snapshot: 230
Snapshot: 231
Snapshot: 234
Snapshot: 235
Snapshot: 244
Snapshot: 251
Snapshot: 252
Snapshot: 273
Snapshot: 274
Snapshot: 275
Snapshot: 301
Snapshot: 302
Snapshot: 303
Snapshot: 319
Snapshot: 320
Snapshot: 321
Snapshot: 322
Snapshot: 323
Snapshot: 324
Snapshot: 325
Snapshot: 326
Snapshot: 327
Snapshot: 328
Snapshot: 329
Snapshot: 330
Snapshot: 331
Snapshot: 332
Snapshot: 333
Snapshot: 334
Snapshot: 335
Snapshot: 336
Snapshot: 339
Snapshot: 340
Snapshot: 341
Snapshot: 342
Numero di risultati: 15936

# Query 5: Trova i round appartenenti al cluster 'rifle_equilibrato_buono'
print("\nQuery 5: Snapshot con cluster rifle 'cluster_rifle_equilibrato_buono':")
results = list(prolog.query("cluster_rifle(Round, cluster_rifle_equilibrato_buono)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 5: Snapshot con cluster rifle 'cluster_rifle_equilibrato_buono':
Snapshot: 7
Snapshot: 8
Snapshot: 17
Snapshot: 18
Snapshot: 31
Snapshot: 32
Snapshot: 33
Snapshot: 42
Snapshot: 43
Snapshot: 44
Snapshot: 45
Snapshot: 51
Snapshot: 58
Snapshot: 59
Snapshot: 69
Snapshot: 94
Snapshot: 95
Snapshot: 98
Snapshot: 99
Snapshot: 100
Snapshot: 101
Snapshot: 107
Snapshot: 108
Snapshot: 109
Snapshot: 113
Snapshot: 114
Snapshot: 115
Snapshot: 120
Snapshot: 121
Snapshot: 122
Snapshot: 127
Snapshot: 128
Snapshot: 141
Snapshot: 142
Snapshot: 143
Snapshot: 149
Snapshot: 161
Snapshot: 162
Snapshot: 163
Snapshot: 164
Snapshot: 165
Snapshot: 170
Snapshot: 185
Snapshot: 186
Snapshot: 187
Snapshot: 188
Snapshot: 194
Snapshot: 195
Snapshot: 196
Snapshot: 197
Numero di risultati: 28941

# Query 6: Trova i round in cui i CT vincono in un 1vsX con la bomba piazzata
print("\nQuery 6: Snapshot in cui i CT vincono in un 1vsX con la bomba piazzata:")
results = list(prolog.query("snapshot_vinti_ct_1vsX_bomba_piazzata(Round, TAlive)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']} - Giocatori T vivi: {result['TAlive']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 6: Snapshot in cui i CT vincono in un 1vsX con la bomba piazzata:
Snapshot: 125 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 1180 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 1701 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 1901 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 2126 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 2461 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 2844 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 2987 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3581 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 4134 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 4144 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6373 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6460 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7248 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7548 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8213 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 8731 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 9148 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 9190 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 9466 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 9884 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 9984 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10027 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10028 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10064 - Giocatori T vivi: 3.0
Snapshot: 10065 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 10603 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 11087 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 12361 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 12362 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 13905 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 14212 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 14357 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 14378 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 14897 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 15209 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 15397 - Giocatori T vivi: 3.0
Snapshot: 15398 - Giocatori T vivi: 3.0
Snapshot: 15512 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 15685 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 16366 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 16367 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 16396 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 16727 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 18044 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 18248 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 18364 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 20064 - Giocatori T vivi: 3.0
Snapshot: 20224 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 20225 - Giocatori T vivi: 1.0
Numero di risultati: 225

# Query 7: Trova i round in cui i CT vincono in un 1vsX senza la bomba piazzata
print("\nQuery 7: Snapshot in cui i CT vincono in un 1vsX senza la bomba piazzata:")
results = list(prolog.query("snapshot_vinti_ct_1vsX_bomba_non_piazzata(Round, TAlive)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']} - Giocatori T vivi: {result['TAlive']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 7: Snapshot in cui i CT vincono in un 1vsX senza la bomba piazzata:
Snapshot: 767 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 768 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 844 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 1234 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 2558 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3421 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 3580 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 3704 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3906 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3907 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3948 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 3949 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 4082 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 4453 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 4454 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6035 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6418 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6582 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 6664 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 6691 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7176 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7436 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7441 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7627 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 7660 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8127 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8275 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8276 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8277 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8545 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 8546 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8720 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 8820 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 9874 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 10297 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10298 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10543 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 10676 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 11634 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 12358 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 12526 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 12697 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 12985 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 13520 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 13525 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 13526 - Giocatori T vivi: 1.0
Snapshot: 13704 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 13903 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 13904 - Giocatori T vivi: 2.0
Snapshot: 15422 - Giocatori T vivi: 1.0
Numero di risultati: 330

# Query 8: Trova i round vinti dai CT con cluster rifle favorevole per T
print("\nQuery 8: Snapshot in cui i CT vincono con cluster rifle favorevole per T:")
results = list(prolog.query("snapshot_vinti_ct_cluster_rifle(Round)"))
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']}")

print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 8: Snapshot in cui i CT vincono con cluster rifle favorevole per T:
Snapshot: 12
Snapshot: 13
Snapshot: 14
Snapshot: 15
Snapshot: 27
Snapshot: 28
Snapshot: 36
Snapshot: 37
Snapshot: 38
Snapshot: 96
Snapshot: 102
Snapshot: 137
Snapshot: 174
Snapshot: 175
Snapshot: 176
Snapshot: 177
Snapshot: 178
Snapshot: 206
Snapshot: 207
Snapshot: 208
Snapshot: 363
Snapshot: 364
Snapshot: 365
Snapshot: 389
Snapshot: 476
Snapshot: 477
Snapshot: 478
Snapshot: 479
Snapshot: 480
Snapshot: 481
Snapshot: 500
Snapshot: 501
Snapshot: 502
Snapshot: 503
Snapshot: 504
Snapshot: 609
Snapshot: 610
Snapshot: 611
Snapshot: 612
Snapshot: 613
Snapshot: 632
Snapshot: 633
Snapshot: 644
Snapshot: 645
Snapshot: 646
Snapshot: 682
Snapshot: 683
Snapshot: 684
Snapshot: 826
Snapshot: 827
Numero di risultati: 4345

# Query 9: Snapshot vinti dai T con cluster money favorevole per CT
print("\nQuery 9: Snapshot vinti dai T con cluster money favorevole per CT:")
results = list(prolog.query("snapshot_vinti_t_cluster_money(Round)"))

# Stampa i risultati
for result in results[:50]:
    print(f"Snapshot: {result['Round']}")

# Stampa il numero di risultati
print(f"Numero di risultati: {len(results)}")

Query 9: Snapshot vinti dai T con cluster money favorevole per CT:
Snapshot: 107
Snapshot: 133
Snapshot: 134
Snapshot: 194
Snapshot: 195
Snapshot: 196
Snapshot: 197
Snapshot: 376
Snapshot: 377
Snapshot: 378
Snapshot: 379
Snapshot: 380
Snapshot: 392
Snapshot: 393
Snapshot: 394
Snapshot: 395
Snapshot: 398
Snapshot: 399
Snapshot: 432
Snapshot: 433
Snapshot: 434
Snapshot: 435
Snapshot: 487
Snapshot: 488
Snapshot: 489
Snapshot: 696
Snapshot: 697
Snapshot: 698
Snapshot: 699
Snapshot: 1015
Snapshot: 1016
Snapshot: 1017
Snapshot: 1018
Snapshot: 1149
Snapshot: 1150
Snapshot: 1151
Snapshot: 1152
Snapshot: 1259
Snapshot: 1260
Snapshot: 1261
Snapshot: 1437
Snapshot: 1438
Snapshot: 1439
Snapshot: 1440
Snapshot: 1441
Snapshot: 1442
Snapshot: 1443
Snapshot: 1452
Snapshot: 1498
Snapshot: 1499
Numero di risultati: 3861

Variabile	Definizione	Note
`time_left`	Tempo rimanente nel round corrente.	Misurato in secondi.
`ct_score`	Punteggio attuale del team Contro-Terroristi.
`t_score`	Punteggio attuale del team Terroristi.
`map`	Mappa su cui si gioca il round.	Es.: de_dust2, de_inferno.
`bomb_planted`	Stato della bomba (piazzata o no).	False = No, True = Sì.
`ct_health`	Salute totale dei giocatori Contro-Terroristi.	Valore per ogni giocatore: 0-100.
`t_health`	Salute totale dei giocatori Terroristi.	Valore per ogni giocatore: 0-100.
`ct_armor`	Armatura totale dei giocatori Contro-Terroristi.	Valore per ogni giocatore: 0-100.
`t_armor`	Armatura totale dei giocatori Terroristi.	Valore per ogni giocatore: 0-100.
`ct_money`	Totale del denaro del team Contro-Terroristi.	Valore in USD.
`t_money`	Totale del denaro del team Terroristi.	Valore in USD.
`ct_helmets`	Numero di elmetti nel team Contro-Terroristi.	Valori possibili: 0-5.
`t_helmets`	Numero di elmetti nel team Terroristi.	Valori possibili: 0-5.
`ct_defuse_kits`	Numero di kit di disinnesco nel team Contro-Terroristi.	Valori possibili: 0-5.
`ct_players_alive`	Numero di giocatori Contro-Terroristi vivi.	Valori possibili: 0-5.
`t_players_alive`	Numero di giocatori Terroristi vivi.	Valori possibili: 0-5.
`ct_weapon_X`	Numero di armi di tipo X nel team Contro-Terroristi.	Es.: AK-47, Deagle, UMP-45.
`t_weapon_X`	Numero di armi di tipo X nel team Terroristi.	Es.: AK-47, Deagle, UMP-45.
`ct_grenade_X`	Numero di granate di tipo X nel team Contro-Terroristi.	Es.: HeGrenade, Flashbang.
`t_grenade_X`	Numero di granate di tipo X nel team Terroristi.	Es.: HeGrenade, Flashbang.
`round_winner`	Vincitore del round.	CT = Contro-Terroristi, T = Terroristi.

	time_left	ct_score	t_score	bomb_planted	ct_health	t_health	ct_armor	t_armor	ct_money	t_money	...	ct_grenade_decoygrenade	t_grenade_decoygrenade	round_winner	map_de_dust2	map_de_inferno	map_de_mirage	map_de_nuke	map_de_overpass	map_de_train	map_de_vertigo
count	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	...	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000	88577.000000
mean	69.285562	6.702180	6.766971	0.154363	378.940233	365.899669	348.643937	342.766982	7254.541247	8677.800671	...	0.030267	0.027264	0.519164	0.180668	0.199871	0.150536	0.151360	0.116046	0.108482	0.093038
std	33.439078	4.833709	4.862175	0.361298	141.915446	148.558705	155.048734	152.899752	9018.894580	10074.433811	...	0.177410	0.168510	0.499635	0.384745	0.399906	0.357598	0.358401	0.320282	0.310990	0.290487
min	0.010000	0.000000	0.000000	0.000000	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	...	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	35.220000	3.000000	3.000000	0.000000	291.000000	264.000000	200.000000	251.000000	900.000000	1200.000000	...	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
50%	74.920000	6.000000	6.000000	0.000000	436.000000	403.000000	399.000000	391.000000	3850.000000	5050.000000	...	0.000000	0.000000	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
75%	94.950000	10.000000	10.000000	0.000000	500.000000	500.000000	492.000000	482.000000	10600.000000	12100.000000	...	0.000000	0.000000	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
max	115.000000	32.000000	33.000000	1.000000	500.000000	500.000000	500.000000	500.000000	72450.000000	68300.000000	...	3.000000	2.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000

	time_left	ct_score	map	bomb_planted	ct_health	t_health	ct_armor	t_armor	ct_money	...	t_grenade_smokegrenade	round_winner
0	175.00	0.0	de_dust2	False	500.0	500.0	0.0	0.0	4000.0	...	0.0	CT
1	156.03	0.0	de_dust2	False	500.0	500.0	400.0	300.0	600.0	...	2.0	CT
2	96.03	0.0	de_dust2	False	391.0	400.0	294.0	200.0	750.0	...	2.0	CT
3	76.03	0.0	de_dust2	False	391.0	400.0	294.0	200.0	750.0	...	0.0	CT
4	174.97	1.0	de_dust2	False	500.0	500.0	192.0	0.0	18350.0	...	0.0	CT

Introduzione¶

Cos'é CS:GO?¶

Composizione delle Squadre¶

Mappe di Gioco¶

Fasi della Partita¶

Dataset¶

Caratteristiche del Dataset¶

Data Dictionary¶

Fonti e risorse aggiuntive¶

Importazione delle dipendenze¶

Preprocessing e analisi¶

Gestione dei valori nulli e duplicati¶

Gestione delle colonne costanti¶

Gestione dei dati insufficienti¶

Correzione degli errori noti sul dataset¶

Codifica delle Variabili categoriche¶

Aggregazione delle armi per categoria¶

Analisi dei dati¶

Apprendimento Non Supervisionato¶

Clustering KMeans¶

Quando Utilizzare il KMeans?¶

Metriche per Valutare il Clustering¶

Clustering KMeans - Denaro¶

Clustering KMeans - Fucili¶

Apprendimento Supervisionato¶

Ottimizzazione dei modelli¶

Feature selection applicata ai modelli di Apprendimento Supervisionato¶

ANOVA F-Test¶

Confronto finale¶

Apprendimento probabilistico e Feature scaling¶

Standard Scaler¶

Robust Scaler¶

Confronto tra i modelli¶

Ragionamento logico: basi di conoscenza e Prolog¶

Passaggi del processo¶

Round in cui la bomba non é piazzata e ci sono piú di 3 CT vivi e 1 solo T vivo¶

Round bilanciati (stesso numero di giocatori vivi per CT e T, eccetto 5vs5)¶

Vincitori dei round sulla mappa 'de_vertigo'¶

Snapshot con cluster 'favorevole_per_t' per i soldi¶

Snapshot con cluster 'rifle_equilibrato_buono'¶

Round vinti dai CT in 1vsX con bomba piazzata¶

Round vinti dai CT in 1vsX senza la bomba piazzata¶

Round vinti dai CT con cluster rifle favorevole per T¶

Snapshot vinti dai T con cluster money favorevole per CT¶